Skillnaden mellan Hadoop vs Apache Spark

Hadoop vs Apache Spark är ett big data-ramverk och innehåller några av de mest populära verktygen och teknikerna som varumärken kan använda för att utföra big data-relaterade uppgifter. Apache Spark, å andra sidan, är en öppen källkodsverksamhet för kluster. Även om Hadoop vs Apache Spark kan verka som konkurrenter, utför de inte samma uppgifter och kan i vissa situationer till och med fungera tillsammans. Även om det rapporteras att Spark kan fungera mer än 100 gånger snabbare än Hadoop i vissa fall, har det inte sitt eget lagringssystem. Detta är ett viktigt kriterium eftersom distribuerad lagring är en av de viktigaste aspekterna av dataprojekt.

Så vad är Big Data exakt?

Big data är ett stort surrord som hjälper organisationer och företag att känna till stora mängder data. Det har fått mycket uppmärksamhet under det senaste decenniet och i enkla termer definieras det som big data som är så stort för ett företag att det inte kan behandlas med konventionella källor. Nyare verktyg utvecklas dagligen så att företag kan börja känna till den växande mängden data. Därför är big data en av de största teknologiska trenderna som kommer att påverka resultaten från varumärken och företag över hela världen.

Vad är storleken på Big Data och hur snabbt växer denna sektor?

Teknik har alltid spelat en integrerad roll i hur varumärken och företag världen över fungerar. Detta beror på att teknik hjälper företag att öka sin vinst och produktivitet på ett effektivt sätt. I sin presentation har Keg Kruger till exempel beskrivit hur USA: s folkräkning använde Hollerith Tabulating System där mycket data måste tabelleras på ett mekaniskt sätt. För att hantera den enorma mängden data kombinerades Hollerith med tre andra företag för att bilda Computing Tabulating Recording Corporation, som idag kallas IBM eller International Business Machines.

Data mäts i byte, en enhet som används för att mäta digital information. I fältet är 8 bitar lika med en byte. Från gigabyte till petabyte expanderar världen av big data. Vissa datavärden kallas bland annat gigabyte, terabyte, petabyte och exabyte.

För att sätta saker i perspektiv är en gigabyte lika med 1024 megabyte, vilket är data som lagras på en enda DVD medan en petabyte är mängden data lagrad på CD-skivor som är cirka 2 mil hög eller värt 13 års HD-TV-video medan en exabyte är lika med en miljard gigabyte.

Några av de viktigaste egenskaperna hos Big Data kan nämnas nedan:

  1. Datavolymen: Mängden data är en av de största egenskaperna hos Big data. När storleken och potentialen för data är stor, finns det fler chanser att de är kvalificerade till att kallas big data. Namnet Big Data i sig innehåller ordet och det i sig är ett kännetecken för storleken.
  2. Variation av data: En annan egenskap hos Big data är variationen. Det är också viktigt att dataanalys måste utföras på nämnda data. Dessutom är det också viktigt att analytiker kan använda nämnda data för att dra värdefulla insikter som i sin tur kan hjälpa företaget att uppnå sina mål och mål.
  3. Datahastighet: Här avser termen hastighet hastigheten med vilken data genereras och bearbetas. Detta är oerhört viktigt eftersom den hastighet som data bearbetas spelar en viktig roll för att hjälpa företag att uppnå sina mål. Ju snabbare uppgifterna behandlas, desto snabbare kommer företag att kunna nå nästa utvecklingsstadium på ett effektivt sätt.
  4. Variabilitet: En annan funktion i Big data är variabilitet. Detta innebär att data måste hanteras ineffektivt sätt så att det inte finns någon inkonsekvens i dem. En inkonsekvens av data måste hanteras på ett effektivt sätt så att det inte påverkar datakvaliteten på något stadium.
  5. Datas komplexa karaktär: Företag och varumärken hanterar idag massor av data som kommer från flera källor. Dessa uppgifter måste kopplas, anslutas och korreleras så att företag kan känna till dessa insikter och använda dem för att göra effektiva kampanjer och planer. Därför är komplexiteten en av de mest integrerade funktionerna i big data.

Det är därför ingen överraskning att big data är en av de största faktorerna för att påverka företagens funktionssätt i många former. I många branscher använder både genomförda företag och nystartade krafter big data för att skapa lösningar som är innovativa och konkurrenskraftiga. Till exempel har sjukvårdsindustrin haft stor nytta av användningen av big data-lösningar. I denna bransch analyserar datapionjärer effektivt resultaten av medicinska prövningar och upptäcker därmed nya fördelar och risker med mediciner och vacciner. Dessa studier som använder big data-lösningar är i mycket större skala än kliniska prövningar, vilket gör det möjligt för sjukvårdsindustrin att utöka sin potential och trakassera obegränsade möjligheter på ett effektivt sätt. Andra branscher vaknar också långsamt upp till detta och det ökar antagandet av datatekniker från företag av alla storlekar och sektorer. Sådan kunskap gör det möjligt för varumärken att inte bara erbjuda nya och innovativa produkter till sin nuvarande publik utan också skapa innovativa mönster för framtida användning.

Många organisationer är idag mitt i en mängd informationsflöden där data om produkter och tjänster, köpare och säljare, konsumenternas syften bland andra måste studeras på ett ordentligt sätt. Om varumärken vill överleva på de framtida marknaderna, måste de kunna använda de funktioner som Big Data erbjuder på ett sätt som är effektivt och framgångsrikt. En av de viktigaste aspekterna av antagandet av big data är de ramar som företagen vill anta för sin användning. Två av de mest populära big data-ramarna som finns på marknaden inkluderar Hadoop och Spark. Medan Spark har överträffat Hadoop som den mest aktiva open-source, används båda dessa ramverk av flera företag i olika sektorer. Medan jämförelsen mellan Hadoop vs Apache Spark inte riktigt är möjlig, har båda dessa system några mycket liknande användningar och funktioner.

Hadoop vs Apache Spark Infographics

Nedan visas de 6 bästa jämförelserna mellan Hadoop vs Apache Spark

Både Hadoop vs Apache Spark är ett big data-ramverk och innehåller några av de mest populära verktygen och teknikerna som varumärken kan använda för att utföra big data-relaterade uppgifter.

Hadoop skapades av Doug Cutting och Mike Cafarella och skapades år 2006. Vid den tiden utvecklades den för att stödja distributionen för Nutch sökmotorprojekt. Det blev senare ett av de viktigaste ramdata för big data och fram till nyligen dominerade det marknaden som en stor aktör. Apache Spark, å andra sidan, är en öppen källkodsberäkningsram som utvecklades vid AMPLab i Kalifornien. Senare donerades den till Apache Software Foundation, där den kvarstår idag. n februari 2014 blev Spark ett Apache-projekt på toppnivå och senare i november samma år satte ingenjörsteamet på Databricks ett nytt rekord i stor kapacitetssortering med hjälp av Spark-ramverket. Både Hadoop vs Apache Spark är en extremt populär dataram som används av flera företag och konkurrerar med varandra för mer utrymme på marknaden.

Även om Hadoop vs Apache Spark kan verka som konkurrenter, utför de inte samma uppgifter och kan i vissa situationer till och med fungera tillsammans. Även om det rapporteras att Spark kan fungera mer än 100 gånger snabbare än Hadoop i vissa fall, har det inte sitt eget lagringssystem. Detta är ett viktigt kriterium eftersom distribuerad lagring är en av de viktigaste aspekterna av dataprojekt. Detta beror på att datalagringsramen tillåter att data lagras i multi-PETA-datauppsättningar som i sin tur kan lagras på ett oändligt antal hårddiskar, vilket gör det extremt kostnadseffektivt. Dessutom måste dataramar vara skalbara till sin karaktär så att fler drivrutiner kan läggas till nätverket när och när storleken på data ökar. Eftersom Spark inte har sitt eget system för datalagring kräver detta ramverk ett som tillhandahålls av en annan part. Det är därför som för många Big Data-projekt använder företag som installerar Spark för avancerad analysapplikation vanligtvis också Hadoop Distribuerat filsystem för datalagring.

Hastighet är därför det som ger Spark en extra fördel över Hadoop. Eftersom Spark hanterar sina funktioner genom att kopiera dem från distribuerad fysisk lagring. Eftersom det inte finns några långsamma klumpiga mekaniska hårddiskar i Spark, är hastigheten i vilken den kan utföra sina funktioner jämfört med Hadoop snabbare. När det gäller Hadoop sparas data i Hadoops MapReduce-system som också skriver alla data tillbaka till det fysiska lagringsmediet efter varje funktion. Denna kopiering av data gjordes så att en fullständig återställning var möjlig om något skulle gå fel under processen. Eftersom data som lagras på ett elektroniskt sätt är mer flyktiga ansågs detta som viktigt. I fall av gnistsystem ordnas data i ett system som kallas fjädrande distribuerade datasätt som kan återvinnas om något skulle gå fel under big data-processen.

En annan sak som sätter Spark framför Hadoop är att Spark kan bearbeta uppgifter i realtid och har avancerad maskininlärning. Behandling i realtid innebär att data kan matas in i en analytisk applikation i det ögonblick det är känt och insikter kan fås omedelbart. Detta innebär att omedelbara åtgärder kan vidtas mot denna insikt, vilket gör att företagen kan dra nytta av de nuvarande möjligheterna. Dessutom definieras maskininlärningar som algoritmer som kan tänka själva och därmed låta dem skapa en lösning för stora uppsättningar av data. Detta är den typ av teknik som är kärnan i avancerade industrier och som kan hjälpa ledningen att hantera problem innan de ens uppstår å ena sidan och även skapa innovativ teknik som ansvarar för förarlösa bilar och fartyg å andra sidan.

Hadoop vs Apache Spark är därför två olika databasesystem och här är några saker som skiljer dem ut:

  1. Båda dessa system fungerar på ett annat sätt: Hadoop vs Apache Spark är big data-ramverk som har olika funktioner. Medan Hadoop är en distribuerad datainfrastruktur, som distribuerar enorm datainsamling över flera noder. Detta innebär att användare av Hadoop inte behöver investera och underhålla anpassad hårdvara som är extremt dyr. Genom att indexera och hålla reda på data tillåter det företag att göra samma sak på ett snabbt och snabbt sätt. Å andra sidan är Spark ett databehandlingsverktyg som fungerar på distribuerad datalagring men inte distribuerar lagring.
  2. Det är möjligt att använda ett system utan det andra: Hadoop ger användare inte bara en lagringskomponent (Hadoop Distribuerad filsystem) utan har också en bearbetningskomponent som heter MapReduce. Detta innebär att användare som köpte Hadoop inte behöver köpa Spark för sina bearbetningsbehov. Samtidigt behöver användare av Spark inte installera något relaterat till Hadoop. Eftersom Spark inte har ett filhanteringssystem om märken behöver ett sådant kan de integrera ett molnbaserat system som inte behöver vara Hadoop-relaterat.
  3. Spark är mycket snabbare än Hadoop, men inte alla organisationer kan behöva analyser för att fungera med så snabb hastighet: MapReduces bearbetningstil är bra men om dina företag har funktioner som är mer statiska kan de också utföra dataanalysfunktioner genom batchbehandling också. Men om företag behöver strömma data från sensorer på ett fabriksgolv eller kräver flera operationer, är det bäst att investera i Spark big data-programvara. Dessutom kräver många maskininlärningsalgoritmer flera operationer och vissa vanliga applikationer för Spark-verktyget inkluderar produktrekommendationer online, maskinövervakning och cybersäkerhet.

Hadoop vs Apache Spark är verkligen två stora Big Data-ramverk som finns på marknaden idag. Medan båda Hadoop vs Apache Spark-ramarna ofta slås i en kamp om dominans, har de fortfarande många funktioner som gör dem extremt viktiga i sitt eget inflytandeområde. De arbetar i olika situationer och brukar normalt utföra funktioner som är unika och distinkta.

Rekommenderade kurser

Detta har varit en guide till Hadoop vs Apache Spark här vi har diskuterat eran med big data är något som varje varumärke måste titta på så att de kan ge resultat på ett effektivt sätt eftersom framtiden tillhör de företag som utvinner värde från data i ett framgångsrikt mode. Du kan också titta på följande Hadoop vs Apache Spark-artikel för att lära dig mer -

  1. Hadoop vs Apache Spark - Intressanta saker du behöver veta
  2. Apache Hadoop vs Apache Spark | Topp 10 användbara jämförelser att veta
  3. Hadoop vs Hive - Ta reda på de bästa skillnaderna
  4. Big Data vs Apache Hadoop - Topp 4 jämförelse du måste lära dig
  5. Vad man ska föredra Hadoop eller Spark

Kategori:

Big Data